基体改性对碳/碳复合材料烧蚀率影响的神经网络模拟

• 作者: 张守阳 李克智 李贺军 陈强
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 人工神经网络 碳/碳复合材料 基体改性 氧化烧蚀率
• 年，卷（期）: 2003,（3）
• 页码范围: 249-251,330
• 页数: 4页
• 分类号: TB332|TP81
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-987X.2003.03.008

摘要

将人工神经网络的典型模型--误差后传播(BP)算法用于改性的碳/碳复合材料氧化烧蚀率的研究,建立了碳/碳复合材料改性添加剂组成-氧化烧蚀率BP网络模型.研究结果表明,所建模型较好地反映了添加剂含量与试样氧化烧蚀率间的内在规律,预测的氧化烧蚀率与实验值间的误差小于0.32%.将模型筛选出的最优添加剂配方用于基体改性,试样的氧化烧蚀率下降49.3%,说明将人工神经网络用于基体改性是可行和有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李贺军	西北工业大学材料科学与工程学院	351	3778	28.0	39.0
2	李克智	西北工业大学材料科学与工程学院	171	1707	23.0	30.0
3	陈强	西北工业大学材料科学与工程学院	11	95	7.0	9.0
4	张守阳	西安交通大学材料科学与工程学院	4	31	3.0	4.0